【摘 要】
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随着教育信息化水平的提升和机器学习与教育的融合发展,在计算机支持的协作学习(CSCL)环境中起着决定性作用的社会调节学习(SSRL)过程的监测和量化变得越来越便捷。因此,大量的研究通过分析和挖掘学习者在CSCL环境中SSRL的调节活动和活动序列,来寻找提升学习者协作水平和学习绩效的方法。目前,关于CSCL环境中SSRL的研究主要从SSRL序列模式挖掘、干预策略和干预策略的评价三个维度展开。尽管相关
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随着教育信息化水平的提升和机器学习与教育的融合发展,在计算机支持的协作学习(CSCL)环境中起着决定性作用的社会调节学习(SSRL)过程的监测和量化变得越来越便捷。因此,大量的研究通过分析和挖掘学习者在CSCL环境中SSRL的调节活动和活动序列,来寻找提升学习者协作水平和学习绩效的方法。目前,关于CSCL环境中SSRL的研究主要从SSRL序列模式挖掘、干预策略和干预策略的评价三个维度展开。尽管相关研究已经取得了很大的成就,但仍然存在自动识别SSRL调节活动的分类模型精度低、干预策略效果不佳和干预策略评价方式单一的局限。本研究针对目前研究存在的局限提出了解决方案,具体的解决方案和主要的研究内容如下:1.针对分类模型精度低的局限,本研究基于大量的学习者行为日志和集成学习方法,并综合了SSRL调节活动的分类研究,构建了一个高可靠性的分类模型,以自动识别CSCL环境中的SSRL调节活动的类别。2.针对干预策略效果不佳的局限,本研究首先提出了一种凭借先进的文本挖掘技术来识别和可视化学习者的SSRL调节活动和SSRL序列模式的方法。该方法能从学习者的聊天信息中自动识别SSRL活动的类别,并提取高绩效群体的SSRL过程序列模式。然后基于该方法获取了CSCL环境中学习者学习过程的数据。最后通过Spearman相关系数分析、多元线性回归分析和序列模式挖掘该数据来寻找关键的SSRL调节活动和最具参考价值的序列模式,从而提出并验证了能够提升学习者绩效和促进SSRL有效开展的干预策略。3.针对干预策略评价方式单一的局限,本研究将干预效果的验证转化为绩效、频次、熵值和转移概率等多个可量化的测量指标的对比,从多个维度来评价干预策略的有效性。本研究在验证上述方案的过程中,我们发现采用集成学习的策略来整合多个算法的优势能够提升SSRL调节活动分类模型的性能,而且尽可能多的选取与SSRL调节活动相关的特征也能提升该模型的性能。在此基础上,本研究明晰了任务分析、制定策略、监督、情感互动、同伴互助、寻求帮助、评价和反思这八类调节活动在SSRL中的作用。以及在CSCL中起决定性作用的是调节活动的激活时机和相互作用,其中监督和情感互动在整个学习过程中扮演着重要的角色。最后,在SSRL过程分析的基础上,提出并验证了能够提升CSCL的绩效、优化学习者的协作过程、促进学习者对CSCL环境中SSRL调节活动的激活时机、彼此的相互作用的认识、运用和遏制盲目调节和不作为等现象出现的的干预策略。
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